Учебная работа № /7403. «Контрольная Скалярная случайная величина, 4 задания, вариант 12

Выдержка из похожей работы

Саратов 2006
Содержание

Введение

Принятие решения по многим критериям (многокритериальная оптимизация)
Учет неопределенных пассивных условий
Заключение
Список используемой литературы

Введение
В настоящее время мы все чаще начинаем задавать себе вопрос: «Как применить математические методы расчета в бизнесе, предпринимательстве, производстве, да и просто в жизни»? Как добиться «теоретической подкованности» в решении многих возникающих перед нами задач? Как рассчитать процент мешающей делу конкуренции и вычислить долю успеха в наших, суперначинаниях, когда, порой на карте стоит благополучие всей семьи? Как снизить вероятные промахи до минимума? Оказывается, на самом деле, сделать это довольно просто,
Цель этой курсовой работы будет не только заключаться в теоретическом доказательстве, но и будут сделаны реальные практические расчеты и вычисления, применяемые нами в предпринимательском деле, В большинстве теоретических задачах речь идет о постановках и методах решения задач, не содержащих неопределенностей, Однако, как правило, большинство реальных инженерных задач содержит в том или ином виде неопределенность, Можно даже утверждать, что решение задач с учетом разного вида неопределенностей является общим случаем, а принятие решений без их учета — частным, Однако, из-за концептуальных и методических трудностей в настоящее время не существует единого методологического подхода к решению таких задач, Тем не менее, накоплено достаточно большое число методов формализации постановки и принятия решений с учетом неопределенностей, При использовании этих методов следует иметь в виду, что все они носят рекомендательный характер и выбор окончательного решения всегда остается за человеком (ЛПР), Мы рассмотрим действие теории математических решений, целесообразность применения критериев Вальда, Лапласа, Гурвица, Сэвиджа, для каждого случая, научимся действовать практически разумно, найдем их плюсы и минусы, а также будет доказана суть всей работы и эффективность применения их в различных ситуациях, Для нас этот вопрос является «Архиважным», потому что стремительно развивающий российский рынок не прощает ошибок и мы обязаны доказать главную суть применения математики на практике,
Принятие решения по многим критериям (многокритериальная оптимизация)
В экономических задачах основными критериями служат экономическая эффективность и стоимость при этом каждый из этих критериев может быть подразделен на более частные критерии,
Если исходы оцениваются по m критериям, где m > 1, то такая задача принятия решения называется многокритериальной,
Основная сложность логического анализа многокритериальных задач: эффект несравнимости исходов,
Несравнимость исходов является формой неопределенности, которая связана со стремлением принимающего решения «достичь противоречивых целей»,
Математическая модель ЗПР при многих критериях может быть представлена в виде (D; f1,…,f m), где D — некоторое множество допустимых исходов, f1 — числовая функция, заданная на множестве D, при этом f1 (a) — оценка исхода a по j — му критерию,
Критерий f j называется позитивным, если принимающий решение стремится к его увеличению, и негативным, если он стремится к его уменьшению,
В многокритериальной ЗПР с позитивными критериями цель принимающего решение: получение исхода, имеющего как можно более высокие оценки по каждому критерию,
Для всякого исхода a є D набор его оценок по всем критериям, т,е, (f1 (a),…,fm (a)) есть векторная оценка исхода a, Векторная оценка исхода содержит полную информацию о ценности этого исхода для принимающего решение и сравнение любых исходов заменяется сравнением их векторных оценок,
Основное отношение, по которому производится сравнение векторных оценок — это отношение доминирования по Парето,
Определение: говорят, что векторная оценка y = (y1,…,ym) доминирует по Парето векторную оценку yґ= (y1ґ,…,ymґ), если каждого j =1,…,m выполняется неравенство y ? yґ, причем, по крайней мере, для одного индекса неравенство должно быть строгим,
Определение: векторная оценка y* называется Парето-оптимальной в некотором множестве векторных оценок, если она является максимальным элементом этого множества относительно Парето-доминирования (т,е, если в этом множестве не существует такой векторной оценки, которая доминирует по Парето векторную оценку y*),
Перенесём теперь эти понятия на исходы,
Определение: говорят, что исход a1 доминирует по Парето исход a2, если векторная оценка исхода a1 доминирует векторную оценку исхода a2,
Определение: исход a*є D называется Парето-оптимальным исходом в множестве D, если он не доминирует по Парето никаким другим исходом их множества D (т,е, если векторная оценка исхода a* является Парето-оптимальной в множестве векторных оценок)»